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通过投影操作员测量值差异隐私保护量子计算
摘要 - 量词计算已被广泛应用于各个领域，例如量子物理模拟，量子机学习和大数据分析。然而，在数据驱动范式的领域中，如何确保数据库的隐私正在成为至关重要的问题。对于古典计算，我们可以通过手动添加噪声来结合差异隐私（DP）的概念，以满足隐私保存标准。在量子计算方案中，研究人员通过考虑量子噪声将经典DP扩展到量子差异隐私（QDP）。在本文中，我们提出了一种新颖的方法来满足QDP定义，通过考虑投影操作员测量产生的错误，该错误表示为射击声。然后，我们讨论可以通过镜头噪声实现的隐私预算数量，这是保护隐私保护水平的指标。此外，我们在量子电路中提供了带动噪声的量子噪声的QDP。通过数值模拟，我们表明射击噪声可以有效地提供量子计算中的隐私保护。索引术语 - Quantum计算，差异隐私，投影操作员测量
用于量子模拟的磁场噪声消除......
本文介绍了一种用于捕获离子的量子实验中磁场噪声的前馈补偿系统。该补偿系统在两个实验装置中实现，一个用于量子模拟，另一个用于精密光谱学。在这两个实验中，量子比特都被编码在一对捕获的 40 Ca + 离子的电子能级中。补偿系统用于抑制实验室中由 50 Hz 电源线引起的环境磁场噪声。基于磁场线圈和函数发生器的前馈系统采用一种简单的技术方法，以产生调制磁场。前馈补偿系统的工作原理是施加异相磁场，以破坏性地叠加离子位置的磁场噪声。对于函数发生器，使用可编程的 RedPitaya 板。在这项工作中，为该板开发了一个控制软件，允许补偿系统快速运行。此外，还开发了一个实验序列，其中离子量子比特被用作量化磁场噪声的传感器。该实验依赖于 CPMG π 脉冲序列。
利用深度学习解码脑电图脑活动信号
本文介绍了寻找脑电图 (EEG) 分类任务的最优解的研究。考虑到训练数据有限的限制，我实施了三种数据增强策略：频谱图变换、基于聚类的增强和带噪声的子采样。为了确定最有效的策略，我还对数据预处理和特征工程进行了两项消融研究，结果表明数据的最佳时间范围是 0-700，最有效的数据增强方法是带噪声的子采样。根据从数据集探索和文献综述中获得的见解，我选择了五种模型进行进一步研究：CNN、RNN、CNN+LSTM、CNN+GRU、ResNet。该模型基于受试者 1 和所有受试者的数据进行训练，结果表明，基于所有受试者数据训练的模型比基于受试者 1 数据训练的模型具有更强的通用性和更高的性能。此外，我建立了一个 9 倍交叉验证流程来微调模型，结果在所有受试者数据的组合上使用 CNN 模型实现了 73% 的测试准确率，使用 CNN+GRU 模型实现了 70% 的测试准确率。
使用最小噪声分数 (mnf) 变换来分析...
最小噪声分数 (MNF) 变换 (Green 等，1988) 是一种由两个连续数据缩减操作组成的算法。第一个操作基于对数据中噪声的估计，该估计由相关矩阵表示。此变换通过方差对数据中的噪声进行去相关和重新调整。在此阶段，尚未考虑有关频带间噪声的信息。第二个操作考虑原始相关性，并创建一组包含有关原始数据集中所有频带方差的加权信息的组件。该算法保留了特定的通道信息，因为所有原始频带都对每个组件的权重有贡献。通常，数据集中的大部分表面反射率变化都可以在前几个分量中得到解释，其余分量包含的方差主要由噪声引起（Boardman，1993）。还可以检查每个分量的加权值，指向对主要分量中包含的信息贡献最大的原始波段。然后使用主要分量将数据转换回其原始光谱空间，从而产生与提供的原始数据相同数量的转换通道。
使用最小噪声分数（mnf）变换来分析...
最小噪声分数 (MNF) 变换 (Green 等，1988) 是一种由两个连续数据缩减操作组成的算法。第一个操作基于对数据中噪声的估计，该估计由相关矩阵表示。此变换通过方差来去相关并重新调整数据中的噪声。在此阶段，尚未考虑有关波段间噪声的信息。第二个操作考虑了原始相关性，并创建了一组包含原始数据集中所有波段方差加权信息的组件。该算法保留了特定的通道信息，因为所有原始波段都会对每个组件的权重做出贡献。通常，数据集中的大部分表面反射率变化都可以在前几个组件中得到解释，其余组件的方差主要由噪声贡献 (Boardman，1993)。还可以检查每个组件的权重值，指出对主要组件中包含的信息贡献最大的原始波段。然后使用主要成分将数据转换回其原始频谱空间，从而产生与提供的原始数据相同数量的转换通道。
高增益机载麦克风防风罩特性...
主要领域：机械与航空航天工程 摘要：近年来，UAS（无人机系统）通过集成先进的摄像机、传感器和硬件系统获得了改进的功能；然而，UAS 仍然缺乏检测和记录音频信号的有效手段。这部分是由于硬件的物理规模和硬件集成到 UAS 中的复杂性。当前的研究是将高增益抛物面麦克风集成到 UAV（无人机）中用于声学勘测的更大规模研究工作的一部分。由于嵌入式抛物面天线与自由流掠流之间的气动相互作用，需要使用挡风玻璃将天线整平到飞机上。当前的研究开发了一种表征方法，通过该方法可以优化各种挡风玻璃的设计和配置。该方法测量候选挡风玻璃的法向入射声传输损耗 (STL) 以及其在一系列流速下安装时产生的流体动力噪声的增加。在俄克拉荷马州立大学的低速风洞上设计并安装了测试装置。测试设备使用附在风洞测试段地板上的“静音箱”。风洞测试段和静音箱之间的直通窗口允许在两个环境之间安装候选挡风玻璃。安装在风洞测试段和静音箱内的麦克风记录各种流速下的声谱，范围在每秒 36 至 81 英尺之间。制造了一个张紧的 Kevlar® 挡风玻璃验证样本来验证系统性能。STL 频谱是通过比较 Kevlar® 膜两侧麦克风的信号来测量的。将流离场景的法向入射 STL 结果与其他研究中对相同材料在张紧状态下的结果进行比较。在几种流速下还测量了流入传输损耗频谱数据以及膜引起的流动噪声的增加。该系统已被证明可以产生与流入和流离测试配置的参考数据一致的 STL 数据，并且能够检测到验证样本挡风玻璃产生的流动诱导噪声的增加。
使用最小噪声分数 (mnf) 变换来分析...
最小噪声分数 (MNF) 变换 (Green 等，1988) 是一种由两个连续数据缩减操作组成的算法。第一个操作基于对数据中噪声的估计，该估计由相关矩阵表示。此变换通过方差来去相关并重新调整数据中的噪声。在此阶段，尚未考虑有关波段间噪声的信息。第二个操作考虑了原始相关性，并创建了一组包含原始数据集中所有波段方差加权信息的组件。该算法保留了特定的通道信息，因为所有原始波段都会对每个组件的权重做出贡献。通常，数据集中的大部分表面反射率变化都可以在前几个组件中得到解释，其余组件的方差主要由噪声贡献 (Boardman，1993)。还可以检查每个组件的权重值，指出对主要组件中包含的信息贡献最大的原始波段。然后使用主要成分将数据转换回其原始频谱空间，从而产生与提供的原始数据相同数量的转换通道。
使用最小噪声分数（mnf）变换来分析...
最小噪声分数 (MNF) 变换 (Green 等，1988) 是一种由两个连续数据缩减操作组成的算法。第一个操作基于对数据中噪声的估计，该估计由相关矩阵表示。此变换通过方差来去相关并重新调整数据中的噪声。在此阶段，尚未考虑有关波段间噪声的信息。第二个操作考虑了原始相关性，并创建了一组包含原始数据集中所有波段方差加权信息的组件。该算法保留了特定的通道信息，因为所有原始波段都会对每个组件的权重做出贡献。通常，数据集中的大部分表面反射率变化都可以在前几个组件中得到解释，其余组件的方差主要由噪声贡献 (Boardman，1993)。还可以检查每个组件的权重值，指出对主要组件中包含的信息贡献最大的原始波段。然后使用主要成分将数据转换回其原始频谱空间，从而产生与提供的原始数据相同数量的转换通道。
技术公告 - DENIX
这个公告是“爆炸噪声的概述：特征，评估和缓解”，是国防部（DOD）噪音工作组（DNWG）发出的一系列技术公告之一。用于军事噪声管理，爆炸噪声定义为由大口径武器（20mm及更大）和爆炸性电荷产生的噪声。由于训练学说的变化和部队从海外返回家乡基地，爆炸噪声在军事设施上变得越来越普遍。近年来，接受简易爆炸装置（IED）训练的部队数量增加了。通常，由于时间和财政限制，必须在本地设施进行此培训。此外，在过去的几年中，由于部队部署，大多数装置的大量口径武器射击下降。一旦部队返回，训练水平应恢复到前部部署水平。大型武器（火炮，坦克）和炸药的噪音可以长距离距离，并且仍然足够响亮，以引起负面的社区反应。对爆炸噪声的特征，评估方法以及噪声管理和缓解策略的广泛理解将使更好的计划和社区沟通和宣传，以最大程度地减少由于噪声问题而造成的训练限制。